2026年移动智能集成指数报告2.0

移动AI融合赋能代币经济学 2026年6月 内容执行摘要.......................................................................................................3 执行摘要 人工智能（AI）与移动通信的融合正推动全球科技格局发生前所未有的变革。AI模型创新持续快速发展，自主AI正成为下一个前沿领域。这一演变正推动资本支出（capex）实现历史性激增。电信运营商正战略性地将自己定位在连接与智能的交汇点。他们的投资涵盖多个维度：构建强大的AI基础设施、开发AI增强型服务，以及开发能够支持企业级和消费者级AI应用的平台。这些移动智能集成活动将显著影响各国AI发展战略和采用率。 为支持并加速移动智能集成，GTI联盟与Omdia携手定义了《移动智能集成指数（MI 3）2026》。该框架衡量不同国家和地区将移动技术与AI能力集成起来的有效性。其方法论评估了多个维度，包括移动宽带成熟度、智能能力成熟度以及移动智能采用情况。 来自非洲、美洲、亚洲与大洋洲、欧洲和中东的40个国家使用MI 3 2026模型进行了研究与基准测试。这40个国家代表了约58.5亿人口，约占世界总人口总数的70.5%。下表显示了它们的排名。 通过分析和排名，我们可以得出以下主要发现： • 发达国家与发展中国家之间的差距仍然显著。• 移动智能的采用与基础设施成熟度密切相关。 展望未来，在发达市场，代币经济学和以代币为中心的服务正在兴起，为全球电信运营商满足客户对人工智能服务的需求、盘活其连接和计算基础设施、以及向以人工智能为核心的业务和组织模式转型提供了新途径。 为促进移动智能集成，电信运营商可以通过广泛的合作和创新，加速向以代币为中心的业务模式转型；供应商则应在下一代基础设施中聚焦AI需求及基于AI的解决方案。更重要的是，监管机构和行业主管部门可以采取更积极主动的方式，培育和鼓励移动AI生态系统的发展，包括但不限于 • 拥有友好的移动频谱和基础设施规定，以帮助行业扩展宽带连接并有效弥合数字鸿沟 • 推动公共部门使用开源AI模型的政策，并鼓励全国经济采用开源软件 社会应提升人工智能的普及性，加速创新，并实现定制化与数据主权。 • 投资STEM教育和终身学习项目，以支持人工智能时代的人才发展，并建立教育与产业之间的桥梁，确保培训项目与新兴职业需求相匹配。 在所有这些领域，领先国家和行业参与者可以携手帮助欠发达国家。全球电信行业可以借鉴其在缩小数字鸿沟方面的经验，帮助欠发达国家将其人工智能能力融入其经济和社会。全球行业组织，包括GTI联盟，可以成为一个重要的国际合作平台，领先国家和行业参与者在此帮助欠发达国家缩小先进技术的差距。 人工智能正推动着资本支出的历史性增长。 人工智能模型创新正在持续，自主型人工智能正在涌现 人工智能已成为塑造全球经济和技术格局的决定性力量，从根本上改变了国家竞争方式、企业经营模式以及社会运行机制。2025年标志着人工智能发展的一个关键转折点，其特征是从不懈追求规模更大的模型转向一种更精细、以效率为导向的方法，该方法以自主系统和实践应用为中心。 2019年至2021年期间，AI模型经历了爆炸式增长，其规模扩大了100倍，此后行业见证了模型增长的急剧减速。最大的模型参数规模稳定在1.6万亿至2万亿之间，自2021年以来几乎没有进展。在近五年间，其规模增长仅不到一倍，与之前的指数级增长形成了鲜明对比。 这种放缓并非停滞的迹象，而是反映了该行业在人工智能发展方法上的一种战略转变。多种因素促成了这一转变：发现专家混合模型通过增加专家数量而非原始参数数量来实现更好的扩展性，以及认识到替代性改进途径能带来更高的投资回报。 虽然大型模型的发展停滞不前，但小型模型生态系统却经历了爆发式增长。“小型”是一个相对的概念，因为典型的小型模型规模已从1亿至10亿参数范围向上调整为10亿至140亿参数。这反映了 开发者为边缘设备和本地部署带来更大灵活性和多模态能力所做的努力。在此趋势下，一种新的中大型开源模型类别涌现，显著例子包括LLaMa 3.1-405B、Qwen3-235B-A22B和Qwen3.5-397B-A17B。 与此同时，复杂代理型AI系统的出现正在从根本上重塑AI创造价值的方式。真正的代理系统能够凭借其生成和执行程序代码，同时协调多种外部工具的能力而区别于其他系统。 代理系统标准化架构始于 Model Context Protocol (MCP)、OpenClaw、OpenShell等项目以及Claude Code、Cowork、NemoClaw等商业产品，并逐渐成型。该架构为代理提供了对工具API、指令和数据资产的虚拟化沙盒访问权限，这些资产在文件系统中被组织成“技能”。这些沙盒通常运行在CPU而非GPU上，这代表了一种计算资源分配上的重大转变。 这些多样化工具的协调机制通过代理的上下文窗口运作，该窗口成为代理操作的中枢神经系统。这使得上下文窗口从一项技术规格提升为关键性的架构组件，从而催生了对新型内存层次结构和存储解决方案的需求。 代理革命引发了人工智能基础设施需求的根本性再平衡。目标CPU与GPU的配比向1:1发展，并设计了新的专用CPU计算机架，用于整合代理沙箱、检索增强生成（RAG）向量数据库及相关工具。与此同时，一种新颖的“上下文内存处理”层级也出现了。这一介于内存和存储之间的中间层，专门用于上下文窗口卸载和检索，旨在解决Transformer内存使用随上下文长度呈平方级增长的难题。 人工智能投资热潮 生成式人工智能（GenAI）技术的快速普及对云基础设施产生了前所未有的需求。企业正竞相提升用于人工智能训练、推理工作负载以及需要大量计算资源的企业级人工智能应用的能力。 2025年，信息和通信技术（ICT）基础设施格局发生了历史性转变，大型科技公司投入了前所未有的资本支出，从根本上改变了行业动态。五大主要科技超大规模企业——亚马逊、字母表公司、苹果公司、Meta Platforms和微软公司——在基础设施上的总投资额达到3880亿美元，同比增长（YoY）高达62.7%。 这一增长推动技术资本支出占ICT行业总支出的比例增至54.3%，较2024年的42.2%有所上升。 最引人注目的是，2025年标志着大型科技公司首次在营收和投资两方面超越传统电信运营商。尽管电信运营商投资了3060亿美元，但大型科技公司的3880亿美元投资则彰显了其在基础设施建设中的主导地位。这一数字是2019年基准的五倍，显示出科技基础设施投资正快速增长。 人工智能将在2030年前从根本上主导基础设施投资格局，预计到2028至2030年，科技行业的资本支出可能达到每年6000亿至8000亿美元。这一预测假设增长将从2025年异常的62.7%年增长率放缓至更可持续的每年15%至25%，随着市场成熟。 相比之下，传统电信基础设施投资将从2025年的3060亿美元增长至2030年的约350亿至4000亿美元，复合年均增长率（CAGR）仅为3%至5%，远低于科技行业的增速。这一转变使人工智能基础设施成为本十年主导的投资主题，重塑了竞争格局，并迫使电信运营商建立战略合作伙伴关系、盘活资产，以及利用人工智能改造运营，以在日益人工智能化的通信环境中保持相关性。 电信公司正将其基础设施和服务中的人工智能化。 电信公司对人工智能基础设施的战略投资 人工智能应用的激增推动了网络流量的增长。奥米迪亚预测，2025年至2035年间，新增人工智能流量将以85%的复合年均增长率（CAGR）增长，从而使得总网络流量达到17%的复合年均增长率。 与此同时，各国政府正日益将人工智能主权视为国家安全和数据治理的优先事项。这种做法强调利用本国的基础设施、数据、人才和监管框架，以独立地研发、部署和管理人工智能技术，而非依赖外国机构。 受激增的AI相关网络流量和不断演变的主权需求驱动，电信运营商正投入巨额多年资本支出，以构建AI基础设施，包括云平台、数据中心、GPU即服务（GPUaaS）产品以及连接AI数据中心的宽带网络。已有数家运营商脱颖而出，成为先行者，各自展示了独特的AI基础设施投资策略。 德国电信正引领欧洲电信AI基础设施发展，通过一项价值10亿欧元的项目，在慕尼黑部署1万台英伟达GPU，打造其宣称的欧洲最大电信合作AI工厂。 伊利亚德集团已投入30亿欧元用于人工智能基础设施、研究和应用，其中25亿欧元通过其数据中心子公司OpCore进行投入，旨在将产能扩展至欧洲的多吉瓦级别。 • SK Telecom已成为亚洲及大洋洲的主要参与者，其人工智能数据中心在2025年第三季度已占其收入的4%。该公司目标是在2030年前，其人工智能基础设施业务实现1万亿韩元的收入。 软银正在建设一个覆盖全国的AI基础设施，将分布式数据中心与日本各地的AI-RAN相结合。软银已将其GPU供应扩展至约1万块英伟达芯片，并于2025年10月推出了AI数据中心GPU服务器平台，提供从七天到一年的灵活租赁期限。 地缘政治紧张局势和国家数据本地化要求，正为电信运营商作为受信赖的国内供应商创造有利条件。政府举措明确倾向于本地运营商，而非国际超大规模企业，例如欧盟的人工智能计划。 超大规模工厂和加拿大主权人工智能计算战略提供资金和政策支持。 对人工智能主权的日益关注正在重塑合作动态。在许多市场，首选模式已成为“主权人工智能+NVIDIA”，其中电信运营商提供基础设施和主权合规性，与全球科技领导者合作获取硬件和软件能力。这种方法使运营商能够提供符合主权要求的AI解决方案，同时降低技术和执行风险。 人工智能正在为企业市场中的电信运营商创造新的变现机会。 随着主权人工智能需求、企业数字化转型以及对可信基础设施供应商的需求日益融合，电信运营商正发现人工智能相关企业市场蕴藏着巨大的变现机遇。 GPUaaS已发展成为电信运营商面向企业客户的主要收入来源。预计到2032年，全球GPUaaS电信收入将以122%的复合年均增长率显著增长，到2032年可能超过150亿美元。这种爆发式增长反映了企业对灵活、可扩展计算资源的需求，而无需承担巨额的前期资本投资负担。 人工智能主权原则为受监管行业和政府部门创造了显著的变现机会。金融服务、医疗保健、国防和公共行政领域的企业面临严格的数据驻留和主权要求，这使得国内电信运营商优于国际超大规模企业。 除了原始的计算能力之外，电信运营商正通过整合解决方案来创收，这些方案将基础设施与软件、应用程序和专业服务相结合。与此同时，电信运营商需要合作伙伴，以引入尖端的AI专业知识和完善的人工智能技术栈，推动需求，并帮助他们规避供应链问题，特别是来自AI专家和垂直行业专家。广泛的合作可以帮助电信运营商通过支持特定的企业应用程序来创收，而不仅仅是提供通用的计算资源。 早期财务指标验证了该企业的货币化机遇。SK Telecom 的 AI 数据中心在 2025 年第三季度已占总收入的 4%，该公司目标是在 2030 年实现 1 万亿韩元收入。Bell 的 AI Fabric 预计每年产生税前、折旧及摊销前调整利润（EBITDA）1 亿至 1.5 亿加元，这对公司整体财务表现具有重要意义。 企业人工智能基础设施市场为电信运营商提供了重要且增长的机会，尤其对于那些能够提供符合主权要求的解决方案、灵活的商业模式以及行业定制增值服务的运营商而言。 超个性化消费者人工智能机遇电信运营商正瞄准 奥姆迪亚的服务提供商调查表明，电信高管已将创建超个性化服务和套餐视为消费者市场中的主要人工智能机遇，这反映了一种战略转变，即从传统的“一刀切”方法转向数据驱动、个性化的客户体验。 借助人工智能和先进的数据分析技术，电信运营商现在能够以前所未有的精准度，向特定消费者群体提供定制化服务。该技术使电信公司能够分析细粒度的行为数据，包括浏览习惯、购买历史和应用